等距離の時系列を予測する方法はいくつかあります（例：Holt-Winters、ARIMAなど）。しかし、私は現在、次の不規則な間隔のデータセットに取り組んでいます。これには、年間のデータポイントの量が異なり、それらのポイント間に定期的な時間間隔はありません。
プロット：
サンプルデータ：
structure(list(date = structure(c(664239600, 665449200, 666658800,
670888800, 672184800, 673394400, 674517600, 675727200, 676936800,
678146400, 679356000, 680565600, 682984800, 684194400, 685404000,
686613600, 687823200, 689036400, 690246000, 691455600, 692665200,
695084400, 696294000, 697503600, 698713200, 699922800, 701132400,
703548000, 705967200, 707176800, 708472800, 709682400, 710805600,
712015200, 713224800, 714434400, 715644000, 716853600, 718063200,
719272800, 720486000, 721695600, 722905200, 724114800, 726534000,
727743600, 728953200, 730162800, 732668400, 733788000, 734911200,
737416800, 739144800, 741650400, 744069600, 746575200, 751413600,
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813708000, 818463600, 823302000, 828741600, 833580000, 838418400,
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901956780, 907055160, 912501900, 917083860, 919500720, 924354660,
929104882, 934013100, 938851554, 948540840, 958809480, 963647580
), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), y = c(3.36153,
-0.48246, 5.21884, 18.74093, 37.91793, 28.54938, 33.61709, 63.06235,
68.65387, 77.23859, 87.11039, 84.03281, 93.62154, 99.91251, 100.50264,
93.77179, 84.5999, 67.36365, 41.30507, 18.19424, 0.958, -15.81843,
-14.5947, 5.63223, 6.98581, 4.49837, 12.14337, 26.38595, 38.18156,
39.49169, 45.91298, 64.2627, 65.20289, 95.34555, 98.09912, 102.53325,
101.76982, 95.17178, 93.00834, 81.43244, 59.84896, 44.55941,
22.71526, 8.64943, 12.36012, -3.73631, -1.29231, -1.24887, 27.38948,
33.22064, 28.50297, 39.53514, 52.27092, 64.83294, 79.8159, 107.36236,
69.52707, 12.95026, 13.36662, 27.65264, 61.13918, 82.24249, 85.89012,
13.9803, -11.97099, 8.03575, 55.61148, 93.62154, 107.10067, 88.11689,
18.06141, -32.83151, 18.01798, 60.92196, 100.39437, 112.40503,
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43.5316, -7.5386, 35.20915, 37.08925, 83.0716, 83.22325, 29.5081,
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16.16515, 71.64925)), .Names = c("date", "y"), row.names = c(NA,
-99L), class = "data.frame")
私の最初の考えは、月平均を計算してデータを集計することでした。ただし、これにより多くの月で欠損値が発生し、2番目に、1か月内の複数の値が平均集計で置き換えられると精度が失われます。最初の問題を解決するには、四半期集計を計算することを提案できます。ただし、この場合、データサンプルは比較的小さくなります。
だから私の質問は、あなたのアプローチが与えられたデータセットの次のデータポイントを予測するためにどのように見えるかです（Rで可能であれば）。不規則な間隔の時系列を処理するためのベストプラクティスはありますか？